前端js解析json数据的方法 本文以一段示例代码来讲解js解析json数据的方法。...// 1.定义json var json1 = {name: "fish1", age: 22, isFlag: true}; alert(json1.name);...alert(json1.age); alert(json1.isFlag); // 2.定义json数组 var jsonArr = {code: 200
在数据传输流程中，json是以文本，即字符串的形式传递的，而JS操作的是JSON对象，所以，JSON对象和JSON字符串之间的相互转换是关键。..."sex": "man" }; 一、JSON字符串转换为JSON对象 要运用上面的str1，必须运用下面的要领先转化为JSON对象： //由JSON字符串转换为JSON对象 var...二、可以运用 toJSONString()或者全局要领 JSON.stringify()将JSON对象转化为JSON字符串。...例如： var last=obj.toJSONString(); //将JSON对象转化为JSON字符 或者 var last=JSON.stringify(obj); //将JSON...var obj = str.parseJSON(); alert(obj[0].name) 留心： 上面的多个要领中，除了eval()函数是js自带的之外，其他的多个要领都来自json.js
介绍 AVL树（Adelson-Velsky and Landis Tree）是最早被发明的自平衡二叉查找树，它能保证查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是O(log n)。...当平衡因子处于[-1, 1]区间时，我们认为这棵树是平衡的，否则就是不平衡状态，需要通过一次或多次旋转使其重新平衡。 如果你还不知道什么是二叉查找树，请看点这里看我写的上一篇文章。...左单旋转 当node.left.left被进行了一次插入操作，导致这棵树不平衡时，需要进行左单旋转，过程如下： 分析： 由于插入了节点x，使得原本以k1为根节点的AVL树不再平衡。...那么B树放到哪里？根据二叉搜索树的定义，我们知道，对于任意B树中的节点m，都有m > k2 && m < k1，所以它应该被放置在k2之右、k1之左，所以就放到了图示的位置。..., node.val) } else { node = node.left || node.right } return balance(node) } 参考 数据结构与算法分析
树:节点的有限集合（树当中的节点数量是有限的）. 举个例子： 以这个树结构为例子。 孩子：a的孩子是bcd。b的孩子是ef。d的孩子是gh.c没有孩子....根（非终端节点）：bd 有序树： 这个就是有序树.（顺序的abcdefg…） 无序树.:没有规律的。 祖先：a是bcdefgh的祖先.同理：bcdefgh是a的子孙 也可以这样说。...树深度： 举个例子，这个树数的深度是3. 二叉树： 定义：所有结点的度都小于等于2 有序树....举个例子： 这个不是二叉树 这个是二叉树 二叉树的遍历：(顺序是过程哦) 满二叉树：每个节点都有只能==两个节点。...完全二叉树：（相对于满二叉树来说的） 完全二叉树的特点： 二叉树前序遍历：根 左 右 二叉树中序遍历：左 根 右 二叉树后序遍历：左右根 二叉树的存储结构： 解析：1是根节点
JsonPath 是一种信息抽取类库，是从JSON文档中抽取指定信息的工具，提供多种语言实现版本，包括：Javascript, Python， PHP 和 Java，JsonPath 对于 JSON 来说...（一）JsonPath与Xpath用法对比 （二）Java使用Jsonpath解析json数据 （三）Js获取Json每个节点的JsonPath （四）将输出结果转换成树形结构 JsonPath与Xpath...就是不管位置，选择所有符合条件的条件 * * 匹配所有元素节点 @ n/a 根据属性访问，Json不支持，因为Json是个Key-value递归结构，不需要。...() 支持过滤操作. n/a () 支持表达式计算 () n/a 分组，JsonPath不支持 Java使用Jsonpath解析json数据# 引入fastjson依赖# Copy<dependency...System.out.println("bicycle的color和price属性值" + JSONPath.eval(jsonObject, "$.store.bicycle['color','price']")); } Js
将json字符串转换为json对象的方法。...在数据传输过程中，json是以文本，即字符串的形式传递的，而JS操作的是JSON对象，所以，JSON对象和JSON字符串之间的相互转换是关键 例如： JSON字符串: var str1 = '{ "name...(); //由JSON字符串转换为JSON对象 或者 var obj = JSON.parse(str); //由JSON字符串转换为JSON对象 然后，就可以这样读取： Alert(obj.name)...例如： var last=obj.toJSONString(); //将JSON对象转化为JSON字符 或者 var last=JSON.stringify(obj); //将JSON对象转化为JSON...字符 alert(last); 注意： 上面的几个方法中，除了eval()函数是js自带的之外，其他的几个方法都来自json.js包。
B树简介 定义 在计算机科学中，B树（英语：B-tree）是一种自平衡的树，能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。...特点 阶为M的B树是一颗具有以下特点的树： 1.数据项存储在树叶上 2.非叶子节点直到M-1个关键字以指示搜索的方向：关键字i代表子树i+1中最小的关键字 3.树的根或者是一片树叶，或者其儿子在...* * B树的节点中存储的是键值对。 * 通过键访问值。...*/ private BTreeNode root; /** 根据B树的定义，B树的每个非根节点的关键字数n满足(t - 1) <= n <= (2t - 1) */...，用于输出B树。
标准库 在Python中，提供了标准的json库来对json串进行解码和编码解析。...常用的函数如下 json.dumps 将python对象编码成json字符串, 返回json串 json.loads 将已编码的json串解码为python对象，返回python对应的数据类型 下面我们看下...解析一个复杂的json并遍历所有元素，打印出来： # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = '苦叶子' import json if __name__ == "__main...__": print("json串解析高级实例") json_demo = """ { "weixin": [ {...的解析，简而言之，就是将其转换成字典，在python中对字典进行操作。
伸展树简介 伸展树(Splay Tree)是特殊的二叉查找树。 它的特殊是指，它除了本身是棵二叉查找树之外，它还具备一个特点: 当某个节点被访问时，伸展树会通过旋转使该节点成为树根。...特性 1.和普通的二叉查找树相比，具有任何情况下、任何操作的平摊O(log2n)的复杂度，时间性能上更好 2.和一般的平衡二叉树比如 红黑树、AVL树相比，维护更少的节点额外信息，空间性能更优，同时编程复杂度更低...当我们沿着树向下搜索某个节点x时，将搜索路径上的节点及其子树移走。构建两棵临时的树——左树和右树。没有被移走的节点构成的树称为中树。...(1) 当前节点x是中树的根 (2) 左树L保存小于x的节点 (3) 右树R保存大于x的节点 开始时候，x是树T的根，左树L和右树R都为空。...将y作为中树的根，同时，x节点移动到右树R中，显然右树上的节点都大于所要查找的节点。
树 树: 数据结构中是以二叉堆的形式出现的 如果从链表的观点出发,相当于是放宽了有序的的要求 允许两个不同位置的元素有相等的序 对于序为n的节点来说,可以指向多个序为n+1的节点: 相应的后者称为前者的孩子...由于这是二叉树,若树的元素个数为n,则理想情况下树的高度不大于log2n 二叉搜索树中,每个父节点最多子节点有两个子节点 树中任意节点有三个指针: 分别指向父节点,左子节点和右子节点.其中根节点没有父节点...: 如果初始化时,输入的为依次递增的值 二叉搜索树可能并不会产生分叉 径直变成一个只有右子节点的列表 二叉搜索树的复杂度是和树的高度成正比的,所以需要控制二叉搜索树的高度,使得横向分布均匀,就能够有效提高二叉搜索树的性能...红黑树具有良好的效率,可以在 时间内完成查找,增加,删除操作 Java中的TreeMap, HashMap都是基于红黑树的数据结构实现的 红黑树的性质: 根节点是黑色 节点是红色或者黑色 叶子节点是黑色...顺序统计树定义: 顺序统计树是红黑树的一种数据扩张 顺序统计树除了红黑的属性外,节点还包含子系个数的信息size size为当前节点为根的子树的所有节点个数 顺序统计树的插入节点实现: 在实现红黑树的基础上
AVL树简介 而AVL树就是解决普通二叉查找树弊端的方法，他是带有平衡条件的二叉查找树，这个平衡条件必须容易保持，而且它保证树的深度必须是O(logN). AVL树是高度平衡的而二叉树。...上面的两张图片，左边的是AVL树，它的任何节点的两个子树的高度差别都<=1；而右边的不是AVL树，因为7的两颗子树的高度相差为2(以2为根节点的树的高度是3，而以8为根节点的树的高度是1)。...AVLTree包含了AVL树的根节点，AVL树的基本操作也定义在AVL树中。AVLTreeNode包括的几个组成对象: (1) key – 是关键字，是用来对AVL树的节点进行排序的。...即空的二叉树的高度是0，非空树的高度等于它的最大层次(根的层次为1，根的子节点为第2层，依次类推)。 3.旋转 如果在AVL树中进行插入或删除节点后，可能导致AVL树失去平衡。...如果在AVL树中进行插入或删除节点后，可能导致AVL树失去平衡。
曾经有个朋友问我：二叉树可以用来干啥况？ 我回答他：可以搜索、可以排序呀？ 可是，排序有快速排序，归并排序，查找有二分法，甚至直接遍历查找，我干啥要使用二叉树呢？...…… 这位朋友说的是有道理的，二叉树确实在实际中用的比较少，因为有更高级的树，但是二叉树作为一种最基本最典型的排序树，是研究其他树的基础。...除此之外，在面试数据结构的时候，二叉树原理被问到的概率是相当高的。言归正传，我们来分析分析二叉树。 ...树这种数据结构，既能像链表那样快速的插入和删除，又能想有序数组那样快速查找。这里主要实现一种特殊的树——二叉（搜索）树。...删除节点时二叉搜索树中最复杂的操作，但是删除节点在很多树的应用中又非常重要，所以详细研究并总结下特点。删除节点要从查找要删的节点开始入手，首先找到节点，这个要删除的节点可能有三种情况需要考虑。
自平衡二叉搜索树和二叉搜索树的实现几乎是一模一样的，唯一的区别就在于每次在插入或者删除节点的时候，我们需要检测它的平衡因子（因为只有再插入或者删除的时候才有可能会影响到树的平衡性）。...这样旋转一下，就相当于减少了一层右侧字树的一层深度，从而使整颗树变成了平衡树。那么可能还有下面的这种情况，但其实是一样的。 ...哦对了，本来还要跟大家说说其他树的，但是想了想也没什么必要，给大家一个链接，大家可以自行去做一些简单的了解，比如红黑树，堆积树，还有B树等等等等。种类很多。...让大家提起对数据结构的兴趣。 大家可以看一下这个了解https://zh.wikipedia.org/wiki/AVL%E6%A0%91，滑动到页底，你就能看到其他的树结构了。 ...好了，终于，自平衡二叉搜索树到这里基本就结束了。下一部分会讲解最后一种也是最复杂的一种非线性数据结构——图。
自平衡二叉搜索树和二叉搜索树的实现几乎是一模一样的，唯一的区别就在于每次在插入或者删除节点的时候，我们需要检测它的平衡因子（因为只有再插入或者删除的时候才有可能会影响到树的平衡性）。...大家看上图，左旋是以18为轴心整个树的左部分向左旋转，这样就使18变成了根节点，11变成了18的左侧子节点。这样旋转一下，就相当于减少了一层右侧字树的一层深度，从而使整颗树变成了平衡树。...哦对了，本来还要跟大家说说其他树的，但是想了想也没什么必要，给大家一个链接，大家可以自行去做一些简单的了解，比如红黑树，堆积树，还有B树等等等等。种类很多。...让大家提起对数据结构的兴趣。 大家可以看一下这个了解https://zh.wikipedia.org/wiki/AVL%E6%A0%91，滑动到页底，你就能看到其他的树结构了。 ...好了，终于，自平衡二叉搜索树到这里基本就结束了。下一部分会讲解最后一种也是最复杂的一种非线性数据结构——图。
Json海量数据解析 前言 在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库：jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候，我们可能会忽略解析所产生的性能问题。...而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。 问题场景 先描述以下问题的场景：app做收银库存管理。这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...对每个json的每个key每个value都单独的解析和读取。也就是下面讲到的fastjson方法2。这时候所有的性能问题全部解决，速度最快，几乎没有消耗多少内存。 上面是我一步步走过得坑，唉。
介绍 二叉查找树（Binary Search Tree, BST）也叫做有序二叉树。对于树中的每个节点，都要满足左子树的所有项比它小，右子树所有项比它大。...这个问题需要平衡二叉树来解决，本文只讨论普通的二叉查找树。 实现 逐个函数来分析。...插入 同样是考虑BST的性质，步骤会在下方解析，先展示代码： function insert(node, val) { if (!...参考 数据结构与算法分析
前面一篇文章介绍了2-3查找树，2-3查找树能保证在插入元素之后能保持树的平衡状态，最坏情况下即所有的子节点都是2-node，树的高度为lgN，从而保证了最坏情况下的时间复杂度。...但是2-3树实现起来比较复杂，本文介绍一种简单实现2-3树的数据结构，即红黑树（Red-Black Tree） 红黑树的介绍 红黑树(Red-Black Tree，简称R-B Tree)，它一种特殊的二叉查找树...红黑树是特殊的二叉查找树，意味着它满足二叉查找树的特征：任意一个节点所包含的键值，大于等于左孩子的键值，小于等于右孩子的键值。 除了具备该特性之外，红黑树还包括许多额外的信息。...因而，红黑树是相对是接近平衡的二叉树。 红黑树的主要是想对2-3查找树进行编码，尤其是对2-3查找树中的3-nodes节点添加额外的信息。...下图是红黑树各种操作的时间复杂度。 前文讲解了自平衡查找树中的2-3查找树，这种数据结构在插入之后能够进行自平衡操作，从而保证了树的高度在一定的范围内进而能够保证最坏情况下的时间复杂度。
树的度是树内各结点的度的最大值。 2.叶子：度为零的结点。 3.分支结点：度不为零的结点。 4.树的度：树中结点的最大的度。 5.层次与深度 6.树的高度：树中结点的最大层次。...对森林加上一个根，森林即成为树；删去根，树即成为森林。...特殊二叉树 所有的结点都只有左子树的二叉树叫左斜树。所有结点都是只有右子树的二叉树叫右斜树。...这两者统称为斜树 线性表结构其实可以理解为树的一种树表达形式 满二叉树 完全二叉树 定义：一棵二叉树中，只有最下面两层结点的度可以小于2，并且最下一层的叶结点集中在靠左的若干位置上。...这样的二叉树称为完全二叉树。 特点：叶子结点只能出现在最下层和次下层，且最下层的叶子结点集中在树的左部。显然，一棵满二叉树必定是一棵完全二叉树，而完全二叉树未必是满二叉树。
平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。...2-3查找树概述 2-3树是最简单的B-树（或-树）结构，其每个非叶节点都有两个或三个子女，而且所有叶都在统一层上。2-3树不是二叉树，其节点可拥有3个孩子。不过，2-3树与满二叉树相似。...一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 1)2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。...插入完成，变为平衡2-3查找树，树的高度从0变为1。...距离来说，对于1百万个节点的2-3树，树的高度为12-20之间，对于10亿个节点的2-3树，树的高度为18-30之间。
title":" profession", "author":[ "Ninc" ], edition:2 } ] 二、解析与序列化...Json可以解析为JavaScript对象 books[1].title //就可以得到第二本书的书名 而XML数据结构要解析成DOM文档再从中提取出数据 doc.getElementByTagName...("book")[2].getAttribute("title"); 三、json对象 1.早期json解析器是eval()函数 var a= '{"session_key":"bsm+VwaGnpeTe9mRC2drdQ...数据结构求值存在风险，可能执行恶意代码，如果解析字符串中含有alert等也会被解析。...= JSON.stringify(book,null,4); console.log(json); 也可将缩进符 变为任意字符 var json = JSON.stringify(book,null
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